五个输入一个输出的数据集，输入输出数据个数都为210。应用k折交叉验证的线性回归问题的Python代码

以下是一个基本的k折交叉验证的线性回归问题的Python代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import KFold

# 输入数据
X = np.random.rand(1050, 5)
y = np.random.rand(1050, 1)

# 初始化线性回归模型
model = LinearRegression()

# 定义k折交叉验证器
kf = KFold(n_splits=5)

# 定义结果列表
results = []

# 遍历每个k折划分
for train_index, test_index in kf.split(X):
    # 将数据分为训练集和测试集
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    
    # 训练模型
    model.fit(X_train, y_train)
    
    # 获取模型预测结果
    y_pred = model.predict(X_test)
    
    # 计算预测误差
    mse = np.mean((y_pred - y_test) ** 2)
    
    # 将结果添加到列表中
    results.append(mse)

# 计算并打印平均预测误差
print("平均预测误差：", np.mean(results))

在这个例子中，我们使用了Numpy和Scikit-learn库来生成模拟数据，并使用KFold函数来定义5个k折划分。我们遍历每个划分，并将数据分为训练集和测试集。我们使用训练集来拟合线性回归模型，并在测试集上进行预测。我们计算预测误差，并将其添加到结果列表中。最后，我们计算并打印平均预测误差。